包含标签 机器学习 的文章

深度学习在同城租房搜索排序中的实践

分享嘉宾: 崔凌云,58同城TEG搜索排序部算法架构师 整理出品: 张劲, AICUG人工智能社区 深度语义模型BERT在58同城搜索的实践 导读: 本次分享主要以58租房搜索排序为背景,介绍深度学习在排序阶段的探索和实践,主要包括:单目标优化、多目标优化、DeepFM、DIN、DIEN、ES……

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近期知识图谱顶会论文推荐你都读过哪几篇

精选 5 篇来自 EMNLP 2018、CIKM 2018、NAACL 2018 和 IJCAI 2018 的知识图谱相关工作,带你快速了解知识图谱领域最新研究进展。 本期内容选编自微信公众号「开放知识图谱」。 EMNLP 2018 ■ 论文解读 | 刘兵,东南大学博士,研究方向为自然语言处理、信息抽取 论文动机 在远程监督任务中,除了语料的错误标注问题,还……

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伴鱼技术机器学习特征系统在伴鱼的演进

作者: 陈易生 前言 在伴鱼,我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验,例如:在伴鱼绘本中,我们根据用户的帖子浏览记录,为用户推荐他们感兴趣的帖子;在转化后台里,我们根据用户的绘本购买记录,为用户推荐他们可能感兴趣的课程;等等。 特征是机器学习模型的输入。如何高效地将特征从数据源……

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看一看推荐模型揭秘微信团队提出实时算法解决推荐系统多样性问题

0. 导语 本论文题为《Real-time Attention based Look-alike Model for Recommender System》,作者 Yudan Liu, Kaikai Ge, Xu Zhang, Leyu Lin,已被 KDD 19 接收,原文见附录。 Look-alike 是广告领域经典的推荐算法,拥有定向能力强、用户扩展精准等优点。本文在微信看一看的推荐场景下对传统 look-alike 进行了改造,使之更适合高时效性的资讯推荐系统。 Fig.0. 微信看一看 微信看……

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干货篇同城向量化召回上的深度学习实践

分享嘉宾: 彭小钰,58同城TEG搜索推荐部高级算法工程师 整理出品: AICUG人工智能社区 PPT下载: http://www.aicug.cn/#/docs 浏览器不支持该媒体的播放 :( 导读: 向量化召回通过学习用户与物品低维向量化表征,将召回建模成向量空间内的近邻搜索问题,有效提升了召回的泛化能力与多样性,是推荐引擎的核心召回通道。本次……

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同城如何从到构建个性化推荐

文章作者:曾钦榜 58同城 高级技术经理 编辑整理:周晓侠 内容来源:58技术沙龙 出品社区:DataFun 导读:随着科学技术的飞速发展,互联网被广泛应用于各个领域,而以互联网为基础的招聘模式也越来越受到企业的青睐。互联网招聘具有不受地域限制、覆盖面广、招聘成本低、针对性强、方便快捷、时效……

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回顾机器学习与推荐系统实践

分享嘉宾: 刘志强奇虎360 推荐算法架构师 编辑整理: 周峰 内容来源: DataFun AI Talk《机器学习与推荐系统实践》 出品社区: DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处。 1. 摘要 本次分享内容为机器学习在推荐系统的应用。主要介绍推荐系统实践中遇到基本问题,以及基于机器学习技术的解决方案。过程中涉及到“概率图模……

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陈兴振同城机器学习平台资源使用率优化实践

2021年10月18~20日,由IT168联合旗下ITPUB、ChinaUnix两大技术社区主办的第12届中国数据库技术大会(DTCC2021)在北京国际会议中心召开,大会以“数造未来”为主题,围绕数据架构、人工智能与大数据应用等内容展开分享和探讨。58同城TEG AI Lab高级架构……

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算法在哈啰顺风车中的实践应用

分享嘉宾:盛小双 哈啰出行 算法专家 编辑整理:Hoh 出品平台:DataFunTalk 导读: 如果科技让出行更美好,可以推动出行的进化,那么AI算法模型的应用,就是其中一个最大的推动力。本次分享的主题为算法在哈啰顺风车中的实践应用,将首先介绍算法同学依托于什么样的算法平台来解决哪些具体的……

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记录模块的简单使用模型存储与恢复

原文地址:[ https://www.cnblogs.com/mbcbyq-2137/p/10044837.html] ( https://www.cnblogs.com/mbcbyq-2137/p/10044837.html) [2018-11-30 16:15] 虽然说 TensorFlow 2.0 即将问世,但是有一些模块的内容却是不大变化的。其中就有 tf.saved_model 模块,主要用于模型的存储和恢复。为了防止学习记录文件丢失或者蠢笨的脑子直接遗忘掉这部分内容,在此做点简单的记录,以便将来查阅。 最近为了一个课程作业,不得已涉及到关于图像超分辨率恢复的内容,不得……

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